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Enregistrement W3113178349 · doi:10.1093/neuonc/noaa215.463

IMMU-33. MULTI-ANTIGEN RECOGNITION CIRCUITS OVERCOME CHALLENGES OF SPECIFICITY, HETEROGENEITY, AND DURABILITY IN T-CELL THERAPY FOR GLIOBLASTOMA

2020· article· en· W3113178349 sur OpenAlexaff
Payal Watchmaker, Joseph Choe, Milos Simic, Ryan Gilbert, Aileen li, Nira A. Krasnow, Diego Carrera, Wei Yu, Kira Downey, Anna Celli, Juhyun Cho, Jessica Briones, Ruth Dannenfelser, Lia Cardarelli, Sachdev S. Sidhu, Kole T. Roybal, Wendell A. Lim, Hideho Okada

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChimeric antigen receptorAntigenEpidermal growth factor receptorCancer researchGliomaTumor antigenBrain tumorImmunotherapyReceptorPriming (agriculture)BiologyImmunologyMedicineImmune systemPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Treatment of solid cancers with chimeric antigen receptor (CAR) T-cells is challenging because of a lack of target antigens that are both tumor-specific and homogenously expressed. While epidermal growth factor receptor (EGFR)vIII represents a glioblastoma (GBM)-specific antigen, its expression is heterogeneous within the tumor resulting in tumor escape. In contrast, more homogenously expressed GBM-associated antigens (GAA), such as EphA2, are non-ideal because of expression in other normal organs, yielding potential cross-reactive toxicity. As a way to safely target GAAs in the tumor without attacking normal cells expressing the same GAAs outside of the brain, we adapted a novel synthetic Notch (synNotch) receptor system and established a “prime and kill” sequential two-receptor CAR circuit. A synNotch receptor recognizes a specific priming antigen; the heterogeneous GBM neoantigen EGFRvIII or a brain tissue-specific antigen to prime the local expression of a CAR that mediates cytotoxicity against a GAA (e.g. EphA2). In orthotopic GBM6 glioma model, a patient-derived xenograft (PDX) with heterogeneous expression of EGFRvIII, intravenous infusion of T-cells transduced with EGFRvIII synNotch→anti-IL-13Rα2/EphA2 tandem CAR circuit resulted in long-term (over 100 days) survival and eradication of the heterogeneous tumor in all of 12 mice in two independent experiments. In contrast, constitutive CARs targeting EGFRvIII or IL-13Rα2/EphA2 (as a tandem CAR) failed to exhibit long-term anti-tumor response. Moreover, T-cells transduced with synNotch-regulated CAR maintain a less differentiated state which is associated with higher durability compared with ones with constitutive CAR in vivo. T-cells transduced with a synNotch→CAR circuit primed by a brain-specific antigen, myelin oligodendrocyte glycoprotein (MOG), exhibited a precise and potent local control of intracranial PDX without evidence of priming in extracranial organs. These data support the utility of synNotch→CAR circuits in EGFRvIII-negative GBM cases. By integrating multiple imperfect but complementary antigens, we improve both the specificity and persistence of T-cells directed against GBM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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